La optimización conjunta de formación de haces desde la perspectiva de la tasa de error de bits (BER) en un sistema de comunicación inteligente asistido por superficie reconfigurable (RIS) se estudia en este documento. Se investiga un algoritmo genético (GA) para abordar el cuello de botella del rendimiento del sistema basado en la teoría de adaptabilidad dinámica. Sin embargo, el cuello de botella es causado por la interacción entre la formación de haces activa y pasiva. Para abordar las limitaciones de los enfoques de optimización convencionales, se propone un esquema híbrido para combinar la optimización GA (GAO) y la estrategia de red neuronal completamente conectada (FCNN). Específicamente, la sintonización colaborativa inteligente de los parámetros del sistema se logra utilizando esta técnica propuesta. Los hallazgos de la simulación indican que el esquema híbrido no solo simplifica el proceso de cálculo para obtener los parámetros de red óptimos, sino que también optimiza efectivamente la estructura del sistema ajustando dinámicamente la configuración de reflexión de RIS. Con base en esto, la calidad de transmisión de la señal se mejora, se reduce la interferencia y se asegura la operación estable y eficiente del sistema de comunicación inteligente asistido por RIS en el escenario de transmisión inalámbrica complejo.